Création d’un prototype en python permettant de détecter des controverses potentielles dans des news issues des marchés financiers en langue anglaise (source Thomson Reuters) afin de faciliter le travail d’analyse des gestionnaires d’actifs (GDA).
ALGORITHMES
Préprocessing des news (tokenisation, suppression des stopwords, lemmatisation)
Classification supervisée via embedding word2vec pour prédiction d’un sentiment de négativité
TF-IDF, Latent Semantic Analysis (LSA)
Création d’indicateurs de suivi des affaires et d’alerte à la controverse (volumétrie, négativité, pertinence, verbatim controverses)
